Recursive partitioning analysis of prognostic variables in newly diagnosed anaplastic oligodendroglial tumors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anaplastic oligodendroglial tumors are rare, and median survival varies widely. Analysis of 1p19q deletion is performed commonly and is an important prognostic factor. However, age and other clinical variables also carry prognostic value, and it is unclear how to incorporate them into clinical decision making or to combine them for prognostication. METHODS: We compiled a retrospective database of 1013 patients with newly diagnosed anaplastic oligodendrogliomas or oligoastrocytomas and performed a recursive partitioning analysis to generate independent prognostic classes among 587 patients with informative 1p19q status. Variables included for survival classification were age (continuous), history of prior low-grade glioma, 1p19q deletion status, histology (presence or absence of an astrocytic component), tumor lobe, tumor hemisphere, gender, extent of resection, postresection treatment, and performance status at diagnosis. RESULTS: Recursive partitioning analysis identified 5 prognostic groups based on hazard similarity: class I (age <60 y, 1p19q codeleted), class II (age <43 y, not codeleted), class III (age 43-59 y, not codeleted, frontal lobe tumor or age ≥60 y, codeleted), class IV (age 43-59 y, not codeleted, not frontal lobe tumor or age 60-69 y, not codeleted), and class V (age ≥70 y, not codeleted). Survival differences were highly significant (P < .0001), with medians ranging from 9.3 years (95% CI: 8.4-16.0) for class I to 0.6 years (95% CI: 0.5-0.9) for class V. CONCLUSIONS: These 5 distinct classification groups were defined using prognostic factors typically obtained during routine management of patients with anaplastic oligodendroglial tumors. Validation in a prospective clinical trial may better differentiate patients with respect to treatment outcome.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».